Nora, Beatriz Pimenta2025-12-052025-12-052025-11-19https://repositorio.unifal-mg.edu.br/handle/123456789/3072O objetivo deste trabalho foi analisar a viabilidade da adaptação dos Cat Bonds, instrumento de transferência de risco amplamente consolidado em mercados internacionais, ao contexto brasileiro. Para isso, revisou-se a evolução das estruturas de Insurance-Linked Securities (ILS) no cenário global e utilizaram-se dados de sinistros por inundações disponibilizados pela Susep para o período de 2016 a 2021, complementados por registros de eventos climáticos extremos recentes no Brasil. A modelagem contemplou três abordagens: os dois primeiros modelos, de base não sazonal, inspirados em estudos internacionais e fundamentados em simulações simplificadas, assumem intensidade constante ao longo do tempo; já o terceiro modelo incorporou explicitamente a sazonalidade dos eventos de inundação, permitindo capturar a concentração temporal das perdas nos meses de maior exposição. Os resultados mostraram que essa última abordagem, embora mais complexa, garante maior aderência à realidade do risco, reforçando a importância de considerar a sazonalidade na precificação de Cat Bonds em contextos marcados por padrões climáticos bem definidosptinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Ciências Sociais AplicadasCiências Sociais Aplicadas::Economia::Métodos Quantitativos em Economia::Métodos e Modelos Matemáticos, Econométricos e EstatísticosModelos de precificação atuarial de letra de risco e seguro para catástrofe climática no Brasilinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisFerreira, LeandroTransferência de riscoSazonalidadeInundaçõesModelagem atuarialEventos climáticos extremosMercado brasileiroPrecificação de riscos catastróficosResseguroCat BondsInsurance-linked securitiesRisk transferSeasonalityFloodsActuarial modelingExtreme climate eventsBrazilian marketCatastrophic risk pricingReinsurancehttps://lattes.cnpq.br/2152525339934933http://lattes.cnpq.br/27086968989632382021.1.38.018Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil